초록

우리나라와 밀접하게 연관되어 있으며, 아시아 경제에서 선도적 지위를 유지하고 있는 일본 주식시장과의 관계에 대한 연구는 미국 주식시장에 대한 연구에 비해 상대적으로 적게 이루어져 왔다. 본 연구에서는 한국 주식시장 변동성과 일본 주식시장 변동성의 관계에 대해 분석하려 하며 분석 대상 자료로는 각국의 주식시장을 대표하는 한국의 KOSPI200과 일본의 NIKKEI225를 선정하였다. 한국 주식시장과 일본 주식시장의 관계를 분석한 기존 연구들은 수준(level)변수를 대상으로 분석하였거나 또는 GARCH 모형 등을 이용하여 계산된 변동성을 대상으로 분석이 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GARCH모형 등에 의해 계산된 변동성을 ‘관측된 변동성’으로 용어정의하기로 한다. 관측된 변동성은 추세부분(trend component)에 해당되는 영속적 변동성과 순환부분(cyclical component)에 해당되는 일시적 변동성의 합으로 정의한다. 즉, 기존 연구와는 차별적으로 본 논문에서는 통계적 기법을 이용하여 장기적으로 지속되는 추세부분에 해당되는 영속적 변동성 부분, 단기적으로 존재하는 순환부분에 해당되는 일시적 변동성 부분을 추정하여 KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성의 관계, KOSPI200 영속적 변동성과 NIKKEI225 영속적 변동성의 관계, KOSPI200 일시적 변동성과 NIKKEI225 일시적 변동성의 관계에 대해서 분석하였다. 본 연구에서는 영속적 변동성 부분과 일시적 변동성 부분을 추정하기 위하여 Engle과 Lee(1999)의 Component GARCH 모형을 이용하였다. 분석대상기간은 비교적 최근의 상태를 분석하기 위하여 2005년 1월 4일부터 2009년 10월 30일까지의 일별 자료를 대상으로 하였다. 분석대상 시계열자료 중에서 어느 한 국가의 증권시장이 휴장되는 날의 경우 나머지 한 국가의 자료를 삭제함으로써 그 날의 시계열자료는 분석대상에서 제외하였다. 본 연구의 분석 단계는 다음과 같다. 첫 번째 단계로서, Component GARCH 모형을 이용하여 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성을 추정하였다. Component GARCH 모형의 분산방정식은 [수식] 이다. 이 식에서 가 관측된 변동성이며, 영속적 변동성 qt와 일시적 변동성 [수식]의 합으로 표현되어 있다. 는 지속적인 부분으로서 일반적으로 금융시계열의 경우 ρ값은 1에 가깝다. ρ값이 1인 경우는 영속적 변동성 부분은 임의보행과정이 된다. Component GARCH 모형 추정 결과, 자기상관계수 ρ의 값이 1에 근접하게 나타날 경우 장기적으로 지속되는 속성을 갖게 되므로 모형이 적절하게 설정된 것으로 간주된다. 일시적 변동성 [수식]에서 α1+β1의 값은 ρ보다 작게 나타나야 하며 이 경우 일시적 변동성은 단기적으로 존재하며 시간이 지남에 따라 소멸되는 속성을 갖게 된다. 두 번째 단계로서, Component GARCH 모형을 이용하여 계산한 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 시계열 자료의 안정성(stationarity) 검정을 위해 단위근 검정을 하였다. 단위근 검정결과, 단위근이 없는 경우, 즉 안정적인 시계열 자료일 경우에는 원자료를 이용하여 VAR 모형을 통한 그랜저 인과관계 분석을 하면 된다. 본 연구에서는 KOSPI200 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두 단위근이 없는 안정적인 시계열자료인 것으로 나타났다. 세 번째 단계로서, KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성의 관계, KOSPI200 영속적 변동성과 NIKKEI225 영속적 변동성의 관계, KOSPI200 일시적 변동성과 NIKKEI225 일시적 변동성의 관계 분석을 위해 그랜저 인과관계 분석을 하였다. KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성은 서로 양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 나타났다. 즉, KOSPI200 관측된 변동성과 NIKKEI225 관측된 변동성은 비슷한 행태를 갖는 것으로 판단된다. KOSPI200 영속적 변동성과 NIKKEI225 영속적 변동성도 서로 양방향의 그랜저 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 즉, NIKKEI225(또는 KOSPI200) 추세 부분에 해당되는 변동성 부분의 변동이 발생했을 경우 KOSPI200(또는 NIKKEI225) 추세 부분에 해당되는 변동성 부분에 영향을 미치는 것으로 판단된다. 시간이 지남에 따라 소멸되는 변동성 부분인 일시적 변동성들 간에도 서로 양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 분석결과가 나타났다. 즉, KOSPI200과 NIKKEI225는 추세부분에 해당되는 영속적 변동성뿐만 아니라 단기적으로 존재하는 일시적 변동성도 서로 밀접한 행태를 갖는 것으로 나타났다. 종합해보면, 관측된 변동성, 영속적 변동성, 일시적 변동성 모두 양방향의 그랜저 인과관계가 있는 것으로 나타났는데, 이는 KOSPI200 변동성의 움직임을 예측함에 있어 NIKKEI225 변동성 분석이 도움을 준다는 것을 의미하므로, 주가지수옵션가격 추정, 자본자산가격결정 또는 국제포트폴리오 헤지 전략과 같은 포트폴리오 위험관리 측면에 있어 고려해야 할 부분으로 생각된다. 본 연구에서는 Component GARCH 모형을 이용하여 영속적 변동성과 일시적 변동성을 추정하였는데, 추후의 연구에서는 다른 통계적 기법을 이용하여 영속적 변동성과 일시적 변동성을 추정하여 KOSPI200과 NIKKEI225 간의 관계를 분석하는 연구를 하여 본 연구의 분석결과와 비교하는 연구가 필요할 것이다.

키워드

KOSPI200, NIKKEI225, 변동성, Component GARCH, 그랜저 인과관계

참고문헌(17)open

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